Современные модели искусственного интеллекта, предназначенные для рассуждений, лучше всего работают с четкими и простыми запросами. Некоторые популярные техники, такие как «думай шаг за шагом», не только не улучшают результаты, но могут даже их ухудшить.
В этой статье разберем ключевые рекомендации по составлению запросов, которые помогут получить от модели точные и полезные ответы. Статья написана на основе официальной информации на сайте OpenAI.
1. Используйте сообщения разработчика вместо системных сообщений
С версии o1-2024-12-17 модели рассуждения обрабатывают сообщения разработчика вместо системных сообщений. Это улучшает их работу и делает взаимодействие более естественным.
Пример
❌ Ранее (системное сообщение):
You are an AI assistant. Your task is to analyze user requests and respond concisely.✅ Теперь (сообщение разработчика):
User needs a summary of the following text. Keep it concise and to the point.2. Формулируйте запросы просто и понятно
Модели лучше понимают четкие, краткие инструкции, без лишних пояснений.
Пример
❌ Плохо (запутанный запрос):
Мне нужно, чтобы ты рассмотрел следующий текст и дал мне основную идею, но при этом не слишком сокращал его содержание, но также не включал слишком много деталей.✅ Хорошо (четкий запрос):
Выдели основную идею из текста.3. Не используйте «думай шаг за шагом»
Модели уже умеют рассуждать внутри себя, поэтому такие просьбы излишни и могут ухудшить результат.
Пример
❌ Плохо:
Подумай шаг за шагом и объясни свой ответ.✅ Хорошо:
Ответь с объяснением.4. Разделяйте части запроса для ясности
Если запрос сложный, лучше структурировать его с помощью Markdown, XML или заголовков.
Пример
❌ Плохо (неструктурированный запрос):
Проанализируй этот текст и объясни его смысл. Также найди в нем главные аргументы.✅ Хорошо (с разметкой):
### Текст
[вставить текст]
### Задание
1. Определи основной смысл.
2. Выдели главные аргументы.5. Начинайте с простого запроса, а затем добавляйте примеры (few-shot), если нужно
Модели часто справляются без примеров. Если результат недостаточно точен, можно добавить их.
Пример
❌ Плохо (излишне детализированный запрос с примерами):
Если входные данные: "Сегодня было жарко", то выход должен быть: "Температура сегодня была высокой".
Если входные данные: "Мне грустно", то выход должен быть: "Я испытываю печаль".
Как бы ты перефразировал: "Мне весело"?✅ Хорошо (без примеров):
Перефразируй предложение: "Мне весело".6. Указывайте четкие ограничения
Если есть конкретные требования, пропишите их в запросе.
Пример
❌ Плохо (размытые критерии):
Предложи бюджетное решение.✅ Хорошо (четкое ограничение):
Предложи решение с бюджетом не более $500.7. Формулируйте цель запроса конкретно
Запросы должны быть понятными и содержать точные параметры.
Пример
❌ Плохо (размытая цель):
Определи, хороший ли это бизнес-план.✅ Хорошо (чёткие критерии):
Оцени бизнес-план по следующим критериям:
1. Финансовая устойчивость.
2. Рыночный спрос.
3. Возможность масштабирования.
Если какой-то из пунктов не выполнен, предложи улучшения.8. Markdown-разметка отключена по умолчанию, но её можно включить
С версии o1-2024-12-17 модели не используют Markdown по умолчанию. Чтобы его активировать, добавьте строку “Formatting re-enabled”.
Пример
✅ Если нужна разметка Markdown:
Formatting re-enabled
Выдели заголовки и основные моменты с помощью Markdown.✅ Если Markdown не нужен (по умолчанию):
Опиши этот процесс простым текстом без разметки.Вывод
Чтобы получить лучшие результаты от моделей рассуждения, следуйте этим правилам:
- Формулируйте запросы просто и четко.
- Не просите модель «думать шаг за шагом» — она уже умеет это делать.
- Используйте разделители для структурирования запроса.
- Сначала попробуйте без примеров, затем добавьте их при необходимости.
- Задавайте точные ограничения и параметры.
- Если нужна Markdown-разметка — явно указывайте это.
Применяя эти рекомендации, вы сможете получить более точные и полезные ответы от модели.
